博客
关于我
彻底解决python打印结果省略号的问题显示宽度
阅读量:432 次
发布时间:2019-03-06

本文共 665 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

pandas是python中非常强大的数据分析工具,但在实际操作中,数据框的显示可能会因为列数或行数过多而出现省略号,导致我们无法清晰看到数据的大致分布情况。了解数据的分布范围对于后续的可视化和分析工作至关重要。为了解决这个问题,我们可以通过pandas内置的设置选项来调整显示的数目和宽度。

在pandas中,通过set_option()方法可以灵活配置显示选项。具体来说,主要涉及以下几个参数:display.max_columns、display.max_rows、display.max_colwidth和display.line_width。通过适当调整这些参数的值,我们可以让数据框在显示时能够完整呈现,避免信息被遮挡。

以下是一些常用的设置示例:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)

通过以上代码,我们可以将max_columns设置为1000列,这意味着数据框在显示时可以展示更多的列信息。同时,将max_width和max_colwidth也设置为1000,可以让每一列的数据在展示时不受宽度限制,从而避免数据被截断。

这些设置将使pandas在打印数据时能够更全面地展示数据框的内容,有助于我们更好地理解数据的分布情况,为后续的数据可视化和分析打下坚实基础。

转载地址:http://flwyz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mysql 死锁 Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
查看>>
mysql 死锁(先delete 后insert)日志分析
查看>>
MySQL 死锁了,怎么办?
查看>>
MySQL 深度分页性能急剧下降,该如何优化?
查看>>
MySQL 深度分页性能急剧下降,该如何优化?
查看>>
MySQL 添加列,修改列,删除列
查看>>
mysql 添加索引
查看>>
MySQL 添加索引,删除索引及其用法
查看>>
MySQL 用 limit 为什么会影响性能?
查看>>
MySQL 用 limit 为什么会影响性能?有什么优化方案?
查看>>
MySQL 用户权限管理:授权、撤销、密码更新和用户删除(图文解析)
查看>>
mysql 用户管理和权限设置
查看>>
MySQL 的 varchar 水真的太深了!
查看>>
mysql 的GROUP_CONCAT函数的使用(group_by 如何显示分组之前的数据)
查看>>
MySQL 的instr函数
查看>>
MySQL 的mysql_secure_installation安全脚本执行过程介绍
查看>>
MySQL 的Rename Table语句
查看>>
MySQL 的全局锁、表锁和行锁
查看>>
mysql 的存储引擎介绍
查看>>
MySQL 的存储引擎有哪些?为什么常用InnoDB?
查看>>